\section{Tables for Austrian Election Study}\label{app:tableA}

<<results='asis',echo=FALSE>>=
library(xtable)

load("oest_long.Rdata")

rat.dta <- oest[,grep("rat",names(oest))]
rat.dta <- rat.dta[,-5]; rat.dta <- rat.dta[,-5]

tab <- apply(rat.dta,2,function(x) {d <- na.omit(x) ; c(length(d), mean(d), sd(d),min(d),max(d))}  )
tab <- t(tab)

colnames(tab) <- c("Obs.","mean","sd","min","max")
rownames(tab) <- c(
        "Rating ÖVP","Rating SPÖ","Rating Grüne","Rating FPÖ",
         "Rating ÖVP-FPÖ","Rating SPÖ-Grüne","Rating ÖVP-Grüne"
     )


xtable(tab ,caption="Descriptive statistics Austrain Election Study", 
,label="tab:oest.rat",c(0,0,2,2,0,0))

@ 

<<results="asis",echo=FALSE>>=
library(foreign)
data <- read.dta("Oesterreich.dta",convert.factors=FALSE)

varnames <- matrix(c(
                     "v6_1","wahl1.1",
                     "v6_2","wahl1.2",
                     "v6_3","wahl1.3",
                     "v10_1","wahl2",
                     "v10_2","wahl3",
                     "v10_3","wahl4",
                     "v10_4","wahl5"), ncol=2,byrow = T)

oest <- data[,varnames[,1]]
names(oest) <- varnames[,2]

# (1) ÖVP
# (2) SPÖ
# (3) Grüne
# (4) FPÖ
# (5) BZÖ
# (6) Liste Hans-Peter Martin 
# (7) Andere Partei, und zwar:___________ [Prog.: Text erfassen] 
# (97) Wähle auf keinen Fall
# (98) Weiß nicht
# (99) Keine Angabe

code_changes <- function(Wahl){
  
  SD <- Wahl[1]
  VD <- Wahl[2]
  
  cat <- NULL
  
  # Missings
  if(is.na(SD) | is.na(VD)) {cat <- NA; return(cat)}
  
  # Same Voting Intention
  if(SD==VD & VD %in% 1:7)   cat <- 1 
  if(SD==VD & VD %in% 97:99)   cat <- 2 
  
  # Voting Intention Changes
  if(SD!=VD & SD %in% 1:7 & VD %in% 1:7)   cat <- 3
  if(SD!=VD & SD %in% 97:99 & VD %in% 1:7)   cat <- 4
  if(SD!=VD & SD %in% 1:7 & VD %in% 97:99)   cat <- 5

  
  return(cat)
}


get_prop <- function(X){
    prop.table(table(unlist(apply(X,1,code_changes))))
}

# For different Vignettes
vig1 <- get_prop(oest[,c("wahl1.2","wahl2")])
vig2 <- get_prop(oest[,c("wahl1.2","wahl3")])
vig3 <- get_prop(oest[,c("wahl1.2","wahl4")])
vig4 <- get_prop(oest[,c("wahl1.2","wahl5")])


vt <- round(cbind(vig1,vig2,vig3,vig4),2)*100
@



\begin{table}[h]
\begin{tabular}{l c c c c}

\toprule
      &    \multicolumn{4}{c}{Vignettes} \\
      &   Greens-ÖVP & Greens-SPÖ & FPÖ-ÖVP & FPÖ-SPÖ \\
\midrule

Stable decision           & $\Sexpr{sum(vt[1:2,1])}$ & $\Sexpr{sum(vt[1:2,2])}$ & $\Sexpr{sum(vt[1:2,3])}$ & $\Sexpr{sum(vt[1:2,4])}$ \\
...  without intention    & $\Sexpr{sum(vt[2,1])}$   & $\Sexpr{sum(vt[2,2])}$   & $\Sexpr{sum(vt[2,3])}$   & $\Sexpr{sum(vt[2,4])}$   \\
...  vote for party       & $\Sexpr{sum(vt[1,1])}$   & $\Sexpr{sum(vt[1,2])}$   & $\Sexpr{sum(vt[1,3])}$   & $\Sexpr{sum(vt[1,4])}$   \\
\\
Changing decision         & $\Sexpr{sum(vt[3:5,1])}$ & $\Sexpr{sum(vt[3:5,2])}$ & $\Sexpr{sum(vt[3:5,3])}$ & $\Sexpr{sum(vt[3:5,4])}$ \\
...  other party          & $\Sexpr{sum(vt[3,1])}$   & $\Sexpr{sum(vt[3,2])}$   & $\Sexpr{sum(vt[3,3])}$   & $\Sexpr{sum(vt[3,4])}$   \\
...  mobilization         & $\Sexpr{sum(vt[4,1])}$   & $\Sexpr{sum(vt[4,2])}$   & $\Sexpr{sum(vt[4,3])}$   & $\Sexpr{sum(vt[4,4])}$   \\
...  demobilization       & $\Sexpr{sum(vt[5,1])}$   & $\Sexpr{sum(vt[5,2])}$   & $\Sexpr{sum(vt[5,3])}$   & $\Sexpr{sum(vt[5,4])}$   \\

\bottomrule

\end{tabular}
\caption{Austrian Election Study: Changes in vote intention from standard to vignette decision. Values report column percentage points.}
\label{tab:changes.oest}
\end{table}

<<results='asis',echo=FALSE>>=
load("oest_long.Rdata")
source("Model_Data_oest.R")

controls <- c("PID","gender","educ","relig","union","income","age" )

 ogd <- Model.data(party = "ovp" ,coalition = "gruene"
                   ,vig = "wahl2"
                   ,rat.coal="rat.ovp.gruene"                  
                   ,covariates=controls
                   )
  ofd  <- Model.data(party = "ovp" ,coalition = "fpo"
                   ,vig = "wahl4"
                   ,rat.coal="rat.ovp.fpo"
                   ,covariates=controls
                   )
  sfd  <- Model.data(party = "spo" ,coalition = "fpo"
                   ,vig = "wahl5"
                   ,rat.coal="rat.spo.fpo"
                   ,covariates=controls    
                   )
  sgd <- Model.data(party = "spo" ,coalition = "gruene"
                   ,vig = "wahl3"
                   ,rat.coal="rat.spo.gruene"
                   ,covariates=controls                   
                   )


table_transitions <- function(d, names=c("ÖVP","Greens")){
  
  mt <- matrix(round(100*prop.table(table(d[,1])),2)
               ,ncol=length(names)+1,byrow = T)
  rownames(mt) <- c(names,"other")
  colnames(mt) <- c(names,"other")
  xtable(mt,caption= 
           paste("Transition Table for",
                 paste(names[1],names[2],ifelse(length(names)==3, names[3], ""),
                 sep=" "), "vignette. Rows refer to standard decision, columns to vignette decsion. Values are in percentage points.")
           )
}

table_transitions(ogd)
table_transitions(ofd,names=c("ÖVP","FPÖ"))
table_transitions(sgd,names=c("SPÖ","Greens"))
table_transitions(sfd,names=c("SPÖ","FPÖ"))

@ 

<<include=FALSE,echo=FALSE>>=
library(rjags)

load("models_oest_rat.Rdata")



#r <- as.matrix(ovp.gruene[[1:2]])
#apply(r,2,mean)

gm <- function(res){
res <- as.matrix(res)
apply(res,2,function(x) round(mean(x),2))
}

gs <- function(res){
res <- as.matrix(res)
apply(res,2, function(x)
  paste('[',sprintf("%.2f", quantile(x, probs=0.025)),', ',sprintf("%.2f",quantile(x, probs=0.975),2),']',sep=''))
}

par <- cbind( gm(ovp.gruene),gm(spo.gruene),gm(ovp.fpo),gm(spo.fpo))
se <- cbind( gs(ovp.gruene),gs(spo.gruene),gs(ovp.fpo),gs(spo.fpo))

m1 <- par["gamma[1]",]
se1 <- se["gamma[1]",]

m2 <- par["gamma[2]",]
se2 <- se["gamma[2]",]

fd <- par["diff",]
sefd <- se["diff",]

d <- par[grep("delta",rownames(par)),]
d.s <- se[grep("delta",rownames(par)),]


b <- par[grep("beta",rownames(par)),]
b.s <- se[grep("beta",rownames(par)),]


psi <-par[grep("psi",rownames(par)),]
psi.s <-se[grep("psi",rownames(par)),]
psi.nam<- c("Gender","Education","Religon"
                      ,"Union","Income","Age")

@ 


\begin{table}[h!]
 \centering

\begin{tabular}{lcccc}
\toprule
                 & ÖVP-Greens          & SPÖ-Greens          & ÖVP-FPÖ             & SPÖ-FPÖ           \\
\midrule
                                                                                                         \\
Mixing 1 ($\gamma_1$)            & \Sexpr{m1[1]}      & \Sexpr{m1[2]}      & \Sexpr{m1[3]}      & \Sexpr{m1[4]}      \\
                 & \Sexpr{se1[1]}   & \Sexpr{se1[2]}   & \Sexpr{se1[3]}  & \Sexpr{se1[4]})   \\
Mixing 2 ($\gamma_2$)           & \Sexpr{m2[1]}      & \Sexpr{m2[2]}      & \Sexpr{m2[3]}      & \Sexpr{m2[4]}      \\
                 & \Sexpr{se2[1]}   & \Sexpr{se2[2]}   & \Sexpr{se2[3]}   & \Sexpr{se2[4]}   \\
                                                                                                         \\
First Difference ($\gamma_1 - \gamma_2$ )& \Sexpr{fd[1]}      & \Sexpr{fd[2]}      & \Sexpr{fd[3]}      & \Sexpr{fd[4]}      \\
                 & \Sexpr{sefd[1]}  & \Sexpr{sefd[2]}  & \Sexpr{sefd[3]}  & \Sexpr{sefd[4]}  \\
                 \\
 
Vote first decision ($\alpha$) & \Sexpr{d[5,1]}     & \Sexpr{d[5,2]}     & \Sexpr{d[5,3]}     & \Sexpr{d[5,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[5,1]}  & \Sexpr{d.s[5,2]}  & \Sexpr{d.s[5,3]}  & \Sexpr{d.s[5,4]} \\  

Rating 1  ($\lambda_2$)        & \Sexpr{d[1,1]}     & \Sexpr{d[1,2]}     & \Sexpr{d[1,3]}     & \Sexpr{d[1,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[1,1]} & \Sexpr{d.s[1,2]} & \Sexpr{d.s[1,3]} & \Sexpr{d.s[1,4]} \\
Rating 2 ($\lambda_2$)         & \Sexpr{d[2,1]}     & \Sexpr{d[2,2]}     & \Sexpr{d[2,3]}     & \Sexpr{d[2,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[2,1]} & \Sexpr{d.s[2,2]} & \Sexpr{d.s[2,3]} & \Sexpr{d.s[2,4]} \\
PID 1  ($\delta_{11}$)           & \Sexpr{d[3,1]}     & \Sexpr{d[3,2]}     & \Sexpr{d[3,3]}     & \Sexpr{d[3,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[3,1]} & \Sexpr{d.s[3,2]} & \Sexpr{d.s[3,3]} & \Sexpr{d.s[3,4]} \\
PID 2   ($\delta_{12}$)          & \Sexpr{d[4,1]}     & \Sexpr{d[4,2]}     & \Sexpr{d[4,3]}     & \Sexpr{d[4,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[4,1]} & \Sexpr{d.s[4,2]} & \Sexpr{d.s[4,3]} & \Sexpr{d.s[4,4]} \\     
                 
Distance Left-Right 1  ($\delta_{21}$)           & \Sexpr{d[6,1]}     & \Sexpr{d[6,2]}     & \Sexpr{d[6,3]}     & \Sexpr{d[6,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[6,1]} & \Sexpr{d.s[6,2]} & \Sexpr{d.s[6,3]} & \Sexpr{d.s[6,4]} \\
Distance Left-Right 2   ($\delta_{22}$)          & \Sexpr{d[7,1]}     & \Sexpr{d[7,2]}     & \Sexpr{d[7,3]}     & \Sexpr{d[7,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[7,1]} & \Sexpr{d.s[7,2]} & \Sexpr{d.s[7,3]} & \Sexpr{d.s[7,4]} \\       
     
\midrule
N & 1164 & \Sexpr{N[2]} & \Sexpr{N[3]} & \Sexpr{N[4]}                                                 \\    
\bottomrule
\end{tabular}
 \caption{Posteriori means and 95 \% Credible Intervals for Models in Austrian Election Study}
 \label{tab:coef.oest2}
\end{table}




\begin{sidewaystable}[h!]
 \centering
{\tiny
\begin{tabular}{lcccccccc}
\toprule
            & \multicolumn{2}{|c|}{ÖVP-Green} & \multicolumn{2}{|c|}{SPÖ-Green} & \multicolumn{2}{|c|}{ÖVP-FPÖ} & \multicolumn{2}{|c|}{SPÖ - FPÖ}                                                                             \\
\midrule
\\ 

            & ÖVP                             & Green                             & SPÖ                           & Green               & ÖVÜ                 & FPÖ                 & SPÖ                 & FPÖ                 \\
            
            \\ 
 Constant 1 ($\beta_{1j}$)  & \Sexpr{b[1,1]}   & \Sexpr{b[3,1]}    & \Sexpr{b[1,2]}   & \Sexpr{b[3,2]}   & \Sexpr{b[1,3]}   & \Sexpr{b[3,3]}    & \Sexpr{b[1,4]}  & \Sexpr{b[3,4]}   \\
             & \Sexpr{b.s[1,1]}   & \Sexpr{b.s[3,1]}    & \Sexpr{b.s[1,2]}   & \Sexpr{b.s[3,2]}   & \Sexpr{b.s[1,3]}   & \Sexpr{b.s[3,3]}    & \Sexpr{b.s[1,4]}  & \Sexpr{b.s[3,4]}   \\
              Constant 2  ($\beta_{2j}$)  & \Sexpr{b[2,1]}   & \Sexpr{b[4,1]}    & \Sexpr{b[2,2]}   & \Sexpr{b[4,2]}   & \Sexpr{b[2,3]}   & \Sexpr{b[4,3]}    & \Sexpr{b[2,4]}  & \Sexpr{b[4,4]}   \\
             & \Sexpr{b.s[2,1]}   & \Sexpr{b.s[4,1]}    & \Sexpr{b.s[2,2]}  & \Sexpr{b.s[4,2]}   & \Sexpr{b.s[2,3]}   & \Sexpr{b.s[4,3]} )   & \Sexpr{b.s[2,4]}  )& \Sexpr{b.s[4,4]}   \\

\\
            
            
Gender 1    & \Sexpr{psi[1,1]}                & \Sexpr{psi[3,1]}                & \Sexpr{psi[1,2]}              & \Sexpr{psi[3,2]}    & \Sexpr{psi[1,3]}    & \Sexpr{psi[3,3]}    & \Sexpr{psi[1,4]}    & \Sexpr{psi[3,4]}    \\
            & \Sexpr{psi.s[1,1]}              & \Sexpr{psi.s[3,1]}             & \Sexpr{psi.s[1,2]}           & \Sexpr{psi.s[3,2]}  & \Sexpr{psi.s[1,3]})  & \Sexpr{psi.s[3,3]}  & \Sexpr{psi.s[1,4]}  & \Sexpr{psi.s[3,4]}  \\
Gender 2    & \Sexpr{psi[2,1]}                & \Sexpr{psi[4,1]}                & \Sexpr{psi[2,2]}              & \Sexpr{psi[4,2]}    & \Sexpr{psi[2,3]}    & \Sexpr{psi[4,3]}    & \Sexpr{psi[2,4]}    & \Sexpr{psi[4,4]}    \\
            & \Sexpr{psi.s[2,1]}              & \Sexpr{psi.s[4,1]}             & \Sexpr{psi.s[2,2]}           & \Sexpr{psi.s[4,2]}  & \Sexpr{psi.s[2,3]}  & \Sexpr{psi.s[4,3]}  & \Sexpr{psi.s[2,4]}  & \Sexpr{psi.s[4,4]}  \\
Education 1 & \Sexpr{psi[5,1]}                & \Sexpr{psi[7,1]}                & \Sexpr{psi[5,2]}              & \Sexpr{psi[7,2]}    & \Sexpr{psi[5,3]}    & \Sexpr{psi[7,3]}    & \Sexpr{psi[5,4]}    & \Sexpr{psi[7,4]}    \\
            & \Sexpr{psi.s[5,1]}              & \Sexpr{psi.s[7,1]}              & \Sexpr{psi.s[5,2]}            & \Sexpr{psi.s[7,2]}  & \Sexpr{psi.s[5,3]}  & \Sexpr{psi.s[7,3]}  & \Sexpr{psi.s[5,4]}  & \Sexpr{psi.s[7,4]}  \\
Education 2 & \Sexpr{psi[6,1]}                & \Sexpr{psi[8,1]}                & \Sexpr{psi[6,2]}              & \Sexpr{psi[8,2]}    & \Sexpr{psi[6,3]}    & \Sexpr{psi[8,3]}    & \Sexpr{psi[6,4]}    & \Sexpr{psi[8,4]}    \\
            & \Sexpr{psi.s[6,1]}              & \Sexpr{psi.s[8,1]}              & \Sexpr{psi.s[6,2]}            & \Sexpr{psi.s[8,2]}  & \Sexpr{psi.s[6,3]}  & \Sexpr{psi.s[8,3]}  & \Sexpr{psi.s[6,4]}  & \Sexpr{psi.s[8,4]}  \\
Religion 1  & \Sexpr{psi[9,1]}                & \Sexpr{psi[11,1]}               & \Sexpr{psi[9,2]}              & \Sexpr{psi[11,2]}   & \Sexpr{psi[9,3]}    & \Sexpr{psi[11,3]}   & \Sexpr{psi[9,4]}    & \Sexpr{psi[11,4]}   \\
            & \Sexpr{psi.s[9,1]}              & \Sexpr{psi.s[11,1]}             & \Sexpr{psi.s[9,2]}            & \Sexpr{psi.s[11,2]} & \Sexpr{psi.s[9,3]})  & \Sexpr{psi.s[11,3]}) & \Sexpr{psi.s[9,4]}  & \Sexpr{psi.s[11,4]} \\
Religion 2  & \Sexpr{psi[10,1]}               & \Sexpr{psi[12,1]}               & \Sexpr{psi[10,2]}             & \Sexpr{psi[12,2]}   & \Sexpr{psi[10,3]}   & \Sexpr{psi[12,3]}   & \Sexpr{psi[10,4]}   & \Sexpr{psi[12,4]}   \\
            & \Sexpr{psi.s[10,1]}            & \Sexpr{psi.s[12,1]}            & \Sexpr{psi.s[10,2]}           & \Sexpr{psi.s[12,2]} & \Sexpr{psi.s[10,3]}) & \Sexpr{psi.s[12,3]} & \Sexpr{psi.s[10,4]}) & \Sexpr{psi.s[12,4]} \\
Union 1     & \Sexpr{psi[13,1]}               & \Sexpr{psi[15,1]}               & \Sexpr{psi[13,2]}             & \Sexpr{psi[15,2]}   & \Sexpr{psi[13,3]}   & \Sexpr{psi[15,3]}   & \Sexpr{psi[13,4]}   & \Sexpr{psi[15,4]}   \\
            & \Sexpr{psi.s[13,1]}            & \Sexpr{psi.s[15,1]}             & \Sexpr{psi.s[13,2]}           & \Sexpr{psi.s[15,2]} & \Sexpr{psi.s[13,3]} & \Sexpr{psi.s[15,3]} & \Sexpr{psi.s[13,4]} & \Sexpr{psi.s[15,4]} \\
Union 2     & \Sexpr{psi[14,1]}               & \Sexpr{psi[16,1]}               & \Sexpr{psi[14,2]}             & \Sexpr{psi[16,2]}   & \Sexpr{psi[14,3]}   & \Sexpr{psi[16,3]}   & \Sexpr{psi[14,4]}   & \Sexpr{psi[16,4]}   \\
            & \Sexpr{psi.s[14,1]}             & \Sexpr{psi.s[16,1]}             & \Sexpr{psi.s[14,2]}          & \Sexpr{psi.s[16,2]} & \Sexpr{psi.s[14,3]} & \Sexpr{psi.s[16,3]} & \Sexpr{psi.s[14,4]} & \Sexpr{psi.s[16,4]} \\
Income 1    & \Sexpr{psi[17,1]}               & \Sexpr{psi[19,1]}               & \Sexpr{psi[17,2]}             & \Sexpr{psi[19,2]}   & \Sexpr{psi[17,3]}   & \Sexpr{psi[19,3]}   & \Sexpr{psi[17,4]}   & \Sexpr{psi[19,4]}   \\
            & \Sexpr{psi.s[17,1]}             & \Sexpr{psi.s[19,1]}             & \Sexpr{psi.s[17,2]}          & \Sexpr{psi.s[19,2]} & \Sexpr{psi.s[17,3]} & \Sexpr{psi.s[19,3]} & \Sexpr{psi.s[17,4]} & \Sexpr{psi.s[19,4]} \\
Income 2    & \Sexpr{psi[18,1]}               & \Sexpr{psi[20,1]}               & \Sexpr{psi[18,2]}             & \Sexpr{psi[20,2]}   & \Sexpr{psi[18,3]}   & \Sexpr{psi[20,3]}   & \Sexpr{psi[18,4]}   & \Sexpr{psi[20,4]}   \\
            & \Sexpr{psi.s[18,1]}             & \Sexpr{psi.s[20,1]}           & \Sexpr{psi.s[18,2]}           & \Sexpr{psi.s[20,2]} & \Sexpr{psi.s[18,3]} & \Sexpr{psi.s[20,3]} & \Sexpr{psi.s[18,4]} & \Sexpr{psi.s[20,4]} \\
Age 1       & \Sexpr{psi[21,1]}               & \Sexpr{psi[13,1]}               & \Sexpr{psi[21,2]}             & \Sexpr{psi[13,2]}   & \Sexpr{psi[21,3]}   & \Sexpr{psi[13,3]}   & \Sexpr{psi[21,4]}   & \Sexpr{psi[13,4]}   \\
            & \Sexpr{psi.s[21,1]}             & \Sexpr{psi.s[13,1]}            & \Sexpr{psi.s[21,2]}           & \Sexpr{psi.s[13,2]} & \Sexpr{psi.s[21,3]} & \Sexpr{psi.s[13,3]} & \Sexpr{psi.s[21,4]} & \Sexpr{psi.s[13,4]} \\
Age 2       & \Sexpr{psi[22,1]}               & \Sexpr{psi[24,1]}               & \Sexpr{psi[22,2]}             & \Sexpr{psi[24,2]}   & \Sexpr{psi[22,3]}   & \Sexpr{psi[24,3]}   & \Sexpr{psi[22,4]}   & \Sexpr{psi[24,4]}   \\
            & \Sexpr{psi.s[22,1]}             & \Sexpr{psi.s[24,1]}             & \Sexpr{psi.s[22,2]}           & \Sexpr{psi.s[24,2]} & \Sexpr{psi.s[22,3]} & \Sexpr{psi.s[24,3]} & \Sexpr{psi.s[22,4]} & \Sexpr{psi.s[24,4]} \\
                                                                                                                                                                                                                              \\    
\bottomrule
\end{tabular}
 \caption{Posteriori means and 95 \% Credible Intervals  of Controls for Models in Austrian Election Study}
 \label{tab:coef.oest}
 }
\end{sidewaystable}


\clearpage
